GA4 verilerinizi Looker Studio'ya taşımanın altı yolu
Yayınlanan: 2022-12-13Yeni GA4 API kotaları yürürlükte olduğundan, yerel GA4 bağlayıcısını kullanan Looker Studio raporları sık sık kesintiye uğrayabilir. Neyse ki, birçok alternatif mevcut. Bu alternatiflerin ne kadar farklı olduğunu keşfetmek için okumaya devam edin ve raporlama ihtiyaçlarınıza uyarlanmış istikrarlı raporlar oluşturmak için altı yolu keşfedin.
Daha kolay veri keşfi yerine hızlı yüklenen raporları mı tercih edersiniz? Kaç tane GA4 mülkü yönetiyorsunuz ve bunlar ne kadar büyük? Oyununuzu geliştirmek ve veri ambarı trenine atlamak ister misiniz? Raporlama gereksinimlerinize bağlı olarak, farklı teknikler en iyi seçiminiz olacaktır.
Sosyal medya kanallarında, 2023'ün ücretsiz analitik verilerinin sonunu işaret edeceğine dair önemli tartışmalar oldu. GA4 verilerinizi tek kuruş harcamadan Looker Studio'ya aktarmanın hâlâ yolları var, ancak sürekli büyüyen bir veri hacmiyle, izlemek istediğiniz mikro hizmetlerin çoğalmasıyla ve gelişmiş veri harmanlama düzeyleriyle karşı karşıyasınız. Tüm bunlara ek olarak, geçmiş verileri parmaklarınızın ucunda tutmak istiyorsanız, 2023 mevcut veri hattınızı gözden geçirmek istediğiniz yıl olabilir.
İleri atla >>
- API kotaları her yerde
- Looker Studio'da veri işleme yapmalı mısınız?
- Neden hala Supermetrics GA4 konektörünü kullanmalısınız?
- E-tabloları kullanarak bir veri ambarı oluşturma
- Hangi kurulum ihtiyaçlarınıza uygun?
GA4 kotalarında yapılan son değişikliklerden haberdar değil misiniz?
Looker Studio'da Google Analytics 4 API kotalarının sınırlamalarının üstesinden nasıl gelinir?
API kotaları her yerde
Verileri Looker Studio'ya getirmek için farklı seçenekleri gözden geçirmeden önce, bugün çoğu pazarlamacının Looker Studio'yu nasıl kullandığını inceleyelim.
Looker Studio'da yeni bir veri kaynağı oluşturduğunuzda 700'den fazla bağlayıcı arasından seçim yapabilirsiniz. Bu bağlayıcıların çoğu doğrudan hizmetin API'si ile iletişim kurar ve bunu yapmanın en akıllı yolu olup olmadığını asla sormadık.
Veritabanı uzmanlarımızla konuşurken, kotaları uygulamayan tek bir SaaS sağlayıcı API'si olmadığı ortaya çıktı. Supermetrics Mühendislik Müdürü Valery Khudoborodov'un belirttiği gibi, "Bir sürü malzemeyi depolamak ucuzdur, ancak taşımak pahalı ve genellikle karmaşıktır."
Veri ambarlarının neden API'lere kıyasla çok daha performanslı olduğu sorulduğunda ise Kurre Stahlberg şu açıklamayı yaptı:
"Unutulmaması gereken bir şey de, API kaynaklarının genellikle tüm API kullanıcıları arasında paylaşıldığı ve dolayısıyla ortalama bir kullanıcı için sağlandığıdır. Buna karşılık, genel olarak bir veritabanı yalnızca sizin içindir ve genellikle gereğinden fazla sağlanır. API, oran limitlerini ve kotaları zorlayarak aşırı kullanımı yönetir—veritabanı, aşırı kullanımı kilitleyerek yönetir.Kurre Stahlberg, Baş Güvenlik Mühendisi, Supermetrics
Sonunda, Google Analytics'in bir noktada bir kota uygulayacağı "eğer" değil, muhtemelen daha çok "ne zaman" sorusuydu.
Looker Studio'da veri işleme yapmalı mısınız?
Google'dan çıkış yapıp Looker Studio ana sayfasına erişirseniz, aşağıdaki ürün açıklamasını görürsünüz.
Muhtemelen bu satırları zaten birkaç kez okudunuz - burada yeni bir şey yok. Ancak eksik anahtar kelimelere odaklanın: veri temizleme, veri hazırlama, veri işleme ve veri harmanlama.
Onlardan söz edilmiyor ama yine de veri temizleme ve hazırlama için Looker Studio işlevlerini kullanıyoruz ve Looker Studio yılın başında daha gelişmiş veri birleştirme yetenekleri yayınladığında çok mutlu olduk.
Himanshu Sharma buna "Looker Studio kullanıcılarının %99'unun yaptığı çaylak hataları" diyor. Ve şöyle devam ediyor: "Looker Studio, veri manipülasyonu için tasarlanmamıştır. Bu bir elektronik tablo veya veri ambarı değil.”
Himanshu ile tamamen aynı fikirde olmasam da, manifestosundan daha fazla tartışılmaya değer iki argüman seçtim.
- Looker Studio'da verileri değiştirdiğinizde, özellikle büyük veri kümeleri kullanılırken raporu yavaşlatır.
- Looker Studio'da verileri manipüle etmek, kullanımı gereksiz yere zorlaştırır.
Deneyimlerime göre, veri manipülasyonunun bir raporu yavaşlattığını söyleyemem, ancak yeterince büyük veri kümeleriyle hiç çalışmamış olabilirim. Ancak bir raporu yavaşlatan şey, birden çok kaynaktan gelen verileri harmanlamaktır. Ancak bunun nedeni, karıştırmadan çok her iki API'nin de verileri yüklemesini beklemeniz gerektiği gerçeğidir.
Bir e-tablodaki verileri değiştirmek, Looker Studio'dakinden daha kolaysa, bir tercih meselesi olabilir. Verilerinizi gereken biçimde almanın her zaman kolay olmadığını kabul ediyorum.
Ancak elektronik tablolar ve veri ambarları hakkında konuşmak için başka nedenler de var.
Elektronik tablolar ve veri ambarları
Verilerinizi önce bir elektronik tabloya veya bir veri ambarına çektiğinizde, veri işlemeyi veri görselleştirmeden ayrı hale getirebilirsiniz.
Örneğin, Google E-Tablolar size Looker Studio'ya benzer bir dizi işlev sunar. Bu, verileri Looker Studio'ya aktarmadan önce temizleyebileceğiniz, değiştirebileceğiniz ve hatta karıştırabileceğiniz anlamına gelir. Bir veri ambarında, bu görevler için genellikle SQL kullanırsınız, ancak burada bile işler değişiyor ve görsel araçlara giderek daha fazla erişiminiz oluyor.
Hız
Hızlı raporlar, temiz verileri Looker Studio'ya aktarırken en belirgin sonuçtur. Yavaş API'lerden iki veri kaynağını karıştırmayı hiç denediniz mi? Sonuç kullanılamaz olabilir. Verileri önce bir elektronik tabloya çekmek zaten büyük bir fark yaratıyor.
BigQuery gibi veri ambarlarını kullanmak, devasa veri kümeleriyle bile hızlı olacaktır. BigQuery, en sık kullandığınız verileri akıllıca önbelleğe alarak birçok SQL sorgusunu hızlandıran hızlı, bellek içi bir analiz hizmeti olan BI Motorunu kullanır.
Tarihsel veri
Yıldan Yıla (YoY) karşılaştırma yapmak istiyorsanız, en az 2 yıllık veriye ihtiyacınız var. Ve önceki yıl bir salgın olsaydı, ilerlemenizi doğru bir şekilde değerlendirmek için daha da geriye gitmek istersiniz. Geçmiş veriler, önceki performansları karşılaştırmak için çok önemlidir.
Birçok API, verilerinize ömür boyu erişim sözü vermiştir. Ancak kurallar değişti ve Facebook Reklamları verilerinize 37 ay boyunca erişmeye devam ederken, GA4 için veri saklama süresi yalnızca 14 aydır.
Raporlamanız için ne kadar çok çaba harcarsanız ve raporlarınıza ne kadar çok kişi güvenirse, bir veri ambarına geçmek için o kadar çok nedeniniz olur. Mülkiyet alarak varlıklarınızı koruyun.
Neden hala Supermetrics GA4 konektörünü kullanmalısınız?
Devasa veri kümeleri için bile hızlı raporlar ve verilere sahip olmak, bir veri ambarına geçmek için iyi argümanlardır. Ancak tüm kullanım durumları için geçerli olmayabilirler. Looker Studio bağlayıcılarını kullanmaya devam etmek için hâlâ pek çok neden var.
Verilerinize erişmenin en hızlı yolu şüphesiz hala bağlayıcıları kullanmaktır. Dakikalar içinde dünyayla paylaşabileceğiniz rakamlar raporunuzda yer alır.
Raporunuzdaki tüm boyutlara ve metriklere anında erişime sahip olmak, veri kümelerini daha hızlı keşfetmenize yardımcı olur ve normalde gözden geçirmiş olabileceğiniz metrikleri keşfetmenize olanak tanır. Tam olarak hangi metrikleri ve boyutları raporlamak istediğinizi bildiğinizde elektronik tabloları veya veri ambarlarını kullanın. O zamana kadar, veri hacminiz yeterince düşükse bağlayıcıları kullanın.
Ancak, kullanılabilir kaynaklarınızı en üst düzeye çıkarmak için eşzamanlı istekleri ve önbelleğe almayı sınırlayarak API kotalarına uyan kaliteli bağlayıcılar kullanmalısınız.
Supermetrics olarak, son birkaç haftadır API kota hatalarını yakından izliyoruz. Hâlâ GA4 bağlayıcımızı iyileştirmeye çalışırken, müşterilerimizin %92'sinin hiçbir kota hatasıyla karşılaşmadığını ve %94'ünün sorgularının yalnızca %5'inde hata gördüğünü paylaşabiliriz.
Yerel bağlayıcıyla ilgili sorunlar yaşadıysanız ve raporlama ihtiyaçlarınızın sektörün 95. kutucuğu içinde olduğunu düşünüyorsanız, Supermetrics bağlayıcısını test etmek isteyebilirsiniz.
E-tablolar ve veri ambarları
Hem elektronik tablolar hem de veri ambarları, veri hazırlama ve görselleştirmeyi ayırmanıza yardımcı olur. Aksi takdirde, bu iki yaklaşımın çok az ortak noktası vardır.
Düşük teknolojili çözümler
Google E-Tablolar ve Veri Ayıkla bağlayıcı geçerli seçeneklerdir, ancak bunlarda yeterli depolama alanı yoktur. Veri Ayıkla bağlayıcısının 100 MB sınırı vardır ve bir Google e-tablosunun her sekmesi 10 milyon hücreyle sınırlıdır.
Aylık 1000 ziyarete sahip bir site için, Veri Çıkarma veya Google E-Tablolar kullanılarak çok ayrıntılı verilerle (9 boyut ve 14 metrik) yıllık bir karşılaştırma yapmak mümkün olmazdı.
Veri ambarı çözümleri
Gereksinimleriniz elektronik tabloları aşarsa, bir veri ambarı kullanmayı düşünmelisiniz. Çok makul bir fiyata neredeyse sınırsız depolama alanına sahip olacaksınız ve BigQuery aktarımını kullanarak verilerinizi yeniden doldurabileceksiniz.
Daha hızlı raporlar sunmak için başka bir çözüm yoktur, ancak işler biraz daha karmaşık hale gelir.
Verileri BigQuery'ye dışa aktarmak için GA4'ün ücretsiz özelliğini kullanıyorsanız, yeni bir veri depolama yöntemiyle karşılaşacaksınız. BigQuery, verileri iç içe bir biçimde depolar ve verileri Looker Studio'da kullanmadan önce düz tablolar oluşturmanız gerekir. Öte yandan, bu SQL bilgisi ve çok fazla planlama gerektirir.
Supermetrics depo bağlayıcısı, işleri çok daha kolaylaştırır. Herhangi bir hazırlık yapmadan GA4 verilerinize erişmek için Supermetrics'in standart şemasını kullanabilirsiniz. Tek bir kod satırı yazmadan da kendi özel şemanızı oluşturabilirsiniz; her şey bir grafik kullanıcı arabirimi ile gerçekleştirilir.
Verilerinizi temizlemek için Looker Studio'dakinden bile daha az kodlama gerekir. Supermetrics Teamsite'de müşteriler, koşulları, işlevleri ve aramaları kullanarak özel boyutlar ve metrikler oluşturabilir.
“SQL yazıyor muyum? Evet. SQL yazmak ister miyim? Hayır, ben bir pazarlamacıyım ve en iyi olduğum şey bu.”JJ Reynolds, Pazarlama ve Analitik Başkanı, Mediauthentic
Elbette bir öğrenme süreci vardır, ancak deponuzu raporlamanız için kurduktan sonra, muhtemelen artık geri dönmek istemezsiniz. Veri ambarları hakkında bilgi edinmek için iyi bir başlangıç noktası, Anna Shutko ve Evan Kaeding'in "Pazarlama veri ambarınızı oluşturmak için bilmeniz gereken her şey" adlı web semineridir.
E-tabloları kullanarak bir veri ambarı oluşturma
Akıllı geçici çözümlerle topluluğu sık sık şaşırtan, en tanınmış Looker Studio uzmanlarından biri olan Mehdi Oudjida ile konuyu tartışıyordum.
"GA4 verilerini Supermetrics bağlayıcıyı kullanarak günlük olarak bir e-tabloya çekmek mümkün. Google E-Tablosunu BigQuery'ye bağlayın, verileri hedef tablonuza eklemek için bir sorgu planlayın ve daha düşük maliyetle bir veri ambarı edinin."Mehdi Oudjida, Dijital Analitik Uzmanı
Bu yöntem biraz SQL bilgisi gerektirir ve zincirinizdeki adımlardan birinin başarısız olması durumunda verilerinizin bütünlüğünü sağlamak için bazı önlemler almanız gerekir. Böyle bir boru hattı kurmak roket bilimi değildir. Bir veri ambarının avantajlarını deneyimlemek için düşük riskli bir yaklaşımdır.
Hangi kurulum ihtiyaçlarınıza uygun?
Pazarlama verilerimizi Looker Studio'ya taşımak için birçok seçenek gördük. Hangi kurulum ihtiyaçlarınıza uygun? Karar verme sürecinizi biraz daha kolaylaştırmak için doğru soruları sorabileceğiniz bir karar ağacı oluşturduk.
Hangi kurulum ihtiyaçlarınıza uygun
GA4 verilerinizi Looker Studio'ya getirmenin 6 yolu
GA4 kota limitlerini geçmişe ait bir hikaye haline getirin
Yeni GA4 kota sınırlarıyla ilgili sorunlarınız varsa, pazarlama verilerinizi Looker Studio'ya nasıl getirdiğinizi gözden geçirmeniz gerekebilir. Daha kararlı bağlayıcılardan elektronik tablolara ve veri ambarlarına kadar pek çok seçenek vardır. Umarız bu makale, farklı olasılıkları net bir şekilde görmenize ve doğru seçimi yapmanıza yardımcı olur. Nereden başlayacağınızdan hala emin değilseniz, ekibimizle bir demo rezervasyonu yaptırabilirsiniz · her zaman yardımcı olmaktan memnuniyet duyarız.
Başka soru?
İhtiyaçlarınıza uyan çözümü bulmak için satış mühendislerimizle konuşun.
Yazar hakkında
Supermetrics'te Veri Görselleştirme Başkanı olan Ralph, Looker Studio'nun sınırlarını zorlamanıza izin veren bir veri görselleştirme koleksiyonu olan ilk ticari Looker Studio grafik kitaplığının uygulanmasında çalışıyor.